01
实践原则
AI 转型的最小单位是任务
企业 AI 不应该从采购一个工具开始，而应该从任务、责任与验收标准开始。先明确谁使用结果、错误如何处理、数据来自哪里，再选择模型与系统。
成熟的 AI 应用不是追求无人化，而是让机器承担搜索、整理、生成和监测等复杂度，让人继续承担判断、关系与结果。
先画清工作流，再谈自动化；先建立责任边界，再扩大 AI 权限。
PXG
业务诊断
识别高频、高价值、可衡量的经营问题。
PXG
工作流设计
定义输入、处理规则、责任人和异常回退。
PXG
场景验证
用小闭环验证价值，再逐步扩大应用范围。
02
重点场景
让 AI 进入知识、客户与经营流程
当前实践重点聚焦企业知识、商机获取、客户服务、内容生产和经营决策辅助。每个场景都需要连接企业自身数据，并保留权限、日志与人工复核。
知识
企业知识库
把制度、产品、案例和经验沉淀为可搜索、可追溯的组织记忆。
商机
线索与商机智能
辅助信息获取、筛选、评分、入库和后续协同。
协作
AI 员工与智能体
围绕明确任务连接模型、数据、工具和人工确认。
决策
经营辅助判断
让指标、上下文、历史决策与下一步行动形成闭环。
03
代表实践
微智 AI 大脑与产业共创
微智 AI 大脑尝试连接企业业务、知识、客户、商机与经营决策，让 AI 建立在真实业务底座之上。产业共创则通过诊断、工作坊与小型验证项目，帮助团队从认知走向应用。